Prevalence and risk factors for urinary incontinence in bitches five years after ovariohysterectomy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Ovariohysterectomy (OHE) is the most performed elective surgery in veterinary medicine. Although this procedure brings benefits both to the animal and public health, acquired urinary incontinence is a possible complication resultant from it. The aim of this study was to determine the prevalence of urinary incontinence and evaluate size, breed, and time of surgery as risk factors in a population of spayed female dogs in the Hospital de Clínicas Veterinárias da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, in the year of 2013, through the use of a multiple-choice screening instrument. Identified estimated prevalence was 11.27% and main risk factors were as follows: large size (OR = 7.12 IC95% = 1.42 - 35.67), Rottweiler breed (OR = 8.92; IC95% = 5.25 - 15.15), Pit-bull breed (OR = 4.14; IC95% = 2.19 - 7.83), and Labrador breed (OR = 2.73; IC95% = 1.53 - 4.87). Time of surgery was not considered a risk factor for urinary incontinence in this population (OR = 1.45; IC95% = 0.86 - 2.40). Even though most owners reported a small impact on their relationship with the animal, urinary incontinence hazard should be addressed before spaying.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».